运用智能管理，库存论和决策分析等基本思想，提出一种面向管理决策者的设备备件管理智能决策支持系统的设计方法，初步确定出其实现步骤和模型系统

1范围 本方法适用于测定工业废水和生活污水中镉、铜、铅、mo 镍的测定。对于饮用水、地 面水和地下水,需富集后方可测定。本方法的检测下限可达10 本法在氨性支持电介质中测定镉、铜、镍和锌,在盐酸支持电解质中测定铅铁()、钴、 铊对测定有干扰。钴、铊在环境样品中含量很低,可以忽赂不计铁(可用盐酸羟胺、抗 坏血酸等还原而消除干扰。锡的干扰可用氢溴酸或浓盐酸和过氧化氢处理使锡挥发分离。硝 酸存在影响锌的测定,故测锌的样品应除尽硝酸

分析了宽带钢热轧支持辊辊形变化对板形的影响,提出板形稳定性(ST)的概念.仿真结果表明,带钢宽度越宽其板形稳定性越差,其他参数对权形稳定性影响不大

确定收益金融产品 vs.不确定收益金融产品 资本市场的金融产品通常分为确定收益和不确定收 益两大类 v 确定收益金融产品主要包括 债券 优先股 抵 押支持债券和资产支持债券 v 不确定收益金融产品主要包括 普通股票 期货 和其它衍生产品

提出了领域通用决策支持系统生成器的概念,及其设计的可能性及必要性.同时给出了领域通用决策支持系统生成器的一种概念结构,并对其设计方法进行了探讨

针对常用的质量建模方法精度不高且难以给出预测区间,提出了基于小波相关向量机的产品质量模型.应用仿真数据和带钢热镀锌锌层质量的实际生产数据分别建立了小波相关向量机模型.结果表明,小波相关向量机方法与支持向量机及传统的相关向量机相比,具有更好的预测精度,而且给出了预测区间.多组带钢热镀锌锌层质量实际数据的相对预测误差的平均值为4.52%,为保证产品质量提供必要的决策支持和分析手段

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

在大量实测数据的基础上,结合理论分析,用统计方法建立起适合工程应用的支持辊磨损模型.该模型是一个多峰且高度非线性系统的半经验公式,其参数的估计复杂且计算量大.借助于带记忆的模拟退火算法,得到有效的解决.计算结果表明该模型具有较高的预报精度.在武钢2800四辊轧机应用后,取得明显效果

结合某煤炭企业生产计划管理信息系统的研究经验,重点就煤炭企业地下采煤生产计划管理决策支持系统的必要性,结构及开发策略进行一些初步探讨

基于新提出的冲压成型过程仿真汇场理论,建立了汇场理论支持系统,它含有控制程序、简化的模型库、方法库和数据库等4大部分,是一个模型驱动系统。运行该系统,对L形件压延过程进行仿真,得到了毛料外形,应变分布及压延过程图象